4. Сущность и значение для практики теоремы Чебышева.

Сущность теоремы Чебышева

Сущность доказанной теоремы такова: хотя от­дельные независимые случайные величины могут прини­мать значения, далекие от своих математических ожиданий, среднее арифметическое достаточно большого числа случай­ных величин с большой вероятностью принимает значе­ния, близкие к определенному постоянному числу, а именно

в частном случае). Иными словами, отдельные случайные величины могут иметь значительный разброс, а их среднее арифметическое рассеянно мало.

Таким образом, нельзя уверенно предсказать, какое возможное значение примет каждая из случайных вели­чин, но можно предвидеть, какое значение примет их среднее арифметическое.

Итак, среднее арифметическое достаточно большого числа независимых случайных величин (дисперсии которых равномерно ограничены) утрачивает характер случайной величины.

Объясняется это тем, что отклонения каждой из величин от своих математических ожиданий могут быть как положительными, так и отрицательными, а в среднем арифметическом они взаимно погашаются.

Теорема Чебышева справедлива не только для дискрет­ных, но и для непрерывных случайных величин; она является ярким примером, подтверждающим справедли­вость учения диалектического материализма о связи между случайностью и необходимостью.

Значение теоремы Чебышева для практики

Приведем примеры применения теоремы Чебышева к решению практических задач.

Обычно для измерения некоторой физической величины производят несколько измерений и их среднее арифме­тическое принимают в качестве искомого размера. При каких условиях этот способ измерения можно считать правильным? Ответ на этот вопрос дает теорема Чебы­шева (ее частный случай).

Действительно, рассмотрим результаты каждого из-

величинам можно применить теорему Чебышева, если:

1) они попарно независимы, 2) имеют одно и то же ма­тематическое ожидание, 3) дисперсии их равномерно огра­ничены.

Первое требование выполняется, если результат каж­дого измерения не зависит от результатов остальных. Второе требование выполняется, если измерения произ­ведены без систематических (одного знака) ошибок. В этом случае математические ожидания всех случайных величин одинаковы и равны истинному размеру а. Третье требо­вание выполняется, если прибор обеспечивает определен­ную точность измерений. Хотя при этом результаты отдельных измерений различны, но рассеяние их огра­ничено.

Если все указанные требования выполнены, мы вправе применить к результатам измерений теорему Чебышева:

при достаточно большом п вероятность неравенства

как угодно близка к единице.

Другими словами, при достаточно большом числе измерений почти достоверно, что их среднее арифметическое как угодно мало отли­чается от истинного значения измеряемой величины.

Итак, теорема Чебышева указывает условия, при ко­торых описанный способ измерения может быть приме­нен. Однако ошибочно думать, что, увеличивая число измерений, можно достичь сколь угодно большой точ­ности. Дело в том, что сам прибор дает показания лишь с точностью ⁺_- α ; поэтому каждый из результатов изме­рений, а следовательно, и их среднее арифметическое будут получены лишь с точностью, не превышающей точности прибора.

На теореме Чебышева основан широко применяемый в статистике выборочный метод, суть которого состоит в том, что по сравнительно небольшой случайной выборке судят о всей совокупности (генеральной совокупности) исследуемых объектов. Например, о качестве кипы хлопка заключают по небольшому пучку, состоящему из волокон, наудачу отобранных из разных мест кипы. Хотя число волокон в пучке значительно меньше, чем в кипе, сам пучок содержит достаточно большое количество волокон, исчисляемое сотнями.

В качестве другого примера можно указать на опре­деление качества зерна по небольшой его пробе. И в этом случае число наудачу отобранных зерен мало сравни­тельно со всей массой зерна, но само по себе оно доста­точно велико.

Уже из приведенных примеров можно заключить, что для практики теорема Чебышева имеет неоценимое зна­чение.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ФУНКЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Вспомним, что дискретная случайная величина может быть задана перечнем всех ее возможных значений и их вероятностей. Такой способ задания не является общим: он неприменим, например, для непрерывных случайных величин.

Действительно, рассмотрим случайную величину X, возможные значения которой сплошь заполняют интервал (а,b). Можно ли составить перечень всех возможных значений X? Очевидно, что этого сделать нельзя. Этот пример указывает на целесообразность дать общий спо­соб задания любых типов случайных величин. С этой целью и вводят функции распределения вероятностей случайной величины.

Пусть х—действительное число. Вероятность события, состоящего в том. что Х поймет значение, меньшее х. т. е.

Функцией распределения называют функцию F (х}, опре­деляющую вероятность того, что случайная величина Х в результате испытания примет значение, меньшее х, т. е.

Геометрически это равенство можно истолковать так:

F (х) есть вероятность того, что случайная величина примет значение, которое изображается на числовой оси точкой, лежащей левее точки х.

Иногда вместо термина «функция распределения» используют термин «интегральная функция».

Теперь можно дать более точное определение непре­рывной случайной величины: случайную величину назы­вают непрерывной, если ее функция распределения есть непрерывная, кусочно-дифференцируемая функция с не­прерывной производной.